Сборник статей i всероссийской научнопрактической конференции 21 22 марта 2018 г. Брянск
 Скачать 4.23 Mb.
|
|
Библиографический список 1) Алпатов А.А. Государственно–частное партнерство: механизмы реализации // ГЧП. 2018.URL:http://knigi.link/investirovanie/gosudarstvenno– chastnoe–partnerstvo.html. – (дата обращения: 05.03.2018). 2) Государственно–частное партнерство: модели и риски реализации // Международный экономический форум. 2018. URL:http://www.ekonomika. – (дата обращения: 06.03.2018). 3) Ежеквартальный информационно–аналитический журнал по вопросаммодернизации инфраструктуры и развития ГЧП в России // ГЧП– журнал. 2018.URL: http://pppjournal.ru/aboutjournal. – (дата обращения: 05.03.2018). 4) Казаков О.Д., Кулагина Н.А. Разработка информационно- советующей системы управления производственными процессами /Н.А. Кулагина, О.Д. Казаков //Вестник Белгородского государственного Вызовы цифровой экономики: условия, ключевые институты, инфраструктура 131 технологического университета им. В.Г. Шухова. 2017. № 11. С. 212-218. 5) Куликова Г.А, Новиков С.П. Итоги и перспективы развития инфокоммуникационных технологий в государственных органах российской федерации, оценка их ИТ-бюджетов / Г.А. Куликова, С.П. Новиков // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии, 2017. - №12 (ч.8). - С. 944-949 6) Новикова А.В., Новиков С.П., Мосина А.А. Особенности и перспективы использования интернет-банкинга в экономике РФ / А.В. Новикова, С.П. Новиков, А.А. Мосина // Экономика в условиях социально- техногенного развития мира [Текст] + [Электронный ресурс]: материалы II Международной междисциплинарной научной конференции по фундаментальным и прикладным проблемам современного социально- экономического и экономико-экологического развития (5 октября 2017 г., г. Брянск, БГТУ совместно с РАН): в 2 т. / под ред. Е.А. Дергачевой. – Брянск: БГТУ, 2017. – Т.2. – 530 с. – С. 74-80 7) Казаков, О.Д. Разработка концепции управления бизнес- процессами на основе принципов синергетики /О.Д. Казаков//Вестник Брянского государственного технического университета. 2016. № 5 (53). С. 164-170. 8) 8.ErokhinV.V., FetshchenkoV.V., PaninaI.S., KazimirovaN.P., NovikovS.P., NovikovaA.V. Verificationofcomputersystemsofcommercialbank // InternationalJournalofAppliedBusinessandEconomicResearch. 2017. vol. 15. № 12. pp. 297-306. 9) Официальный сайт компании ООО «Боргазоаппарат». 2018. URL: https://borgasoapparat.ru. – (дата обращения: 07.03.2018). 21- 22 марта 2018 г. Брянск 132 УДК 338.28 ПРИМЕНЕНИЕ ПОДХОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В УПРАВЛЕНИИ ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНЫМ ХОЗЯЙСТВОМ Кокорев К.В. Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, Орловский филиал, Российская Федерация, г. Орел Аннотация. Современная система управления жилищно-коммунальным хозяйством требует серьезного преобразования в применении подходов данной отрасли. В статье проведен анализ основных ошибок при принятии управленческих решений. Предложен ряд мероприятий по формированию взаимосвязи информационных процессов при принятии решений в сфере ЖКХ. Сформулирована система оценки принятых управленческих решений. Ключевые слова: жилищно-коммунальное хозяйство, инновационное управление, менеджмент, информационные технологии, прогнозирование. APPLICATION APPROACHES OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MANAGEMENT HOUSING AND COMMUNAL SERVICES Kokorev K.V. Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration of the Orel branch Abstract. The modern management system of housing and communal services requires a serious transformation in the application of the approaches in this industry. The article analyzes the main mistakes in management decisions. Proposed number of measures on formation of interrelation information processes in making decisions in the sphere of housing and communal services. A system for evaluating management decisions is formulated. Keywords: housing and communal services, innovation management, management, information technology, forecasting. Развитие системы управления жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ) Российской Федерации и жилищного фонда в частности, является актуальной и перспективной социально-экономической задачей. В условиях рыночной экономики происходят резкие колебания и скачки относительно тарификации жилищно-коммунальных услуг (ЖКУ), затрат в части ведения хозяйственной деятельности обслуживающих компаний и прочих субъектов, предоставляющих ЖКУ. Возникновения аварийных ситуаций требуют внепланового вмешательства, для чего необходимы дополнительные ресурсы, как финансовые, так и трудовые. Специфически также на систему управления влияют нормативно- Вызовы цифровой экономики: условия, ключевые институты, инфраструктура 133 правовое регулирование, изменение законодательства, принятие региональных законов. Новые правила не то что тормозят процесс развития, но и создают условия сдерживания имеющегося потенциала на время интеграции в управленческий процесс. Все это существенно влияет на методику управления, которая зачастую складывается исходя из профессиональной подготовки управленческих кадров жилищно-коммунальной компании. И в связи с этим в системе управления ЖКХ нет единой категории по определению методики управления в инновационной деятельности в ЖКХ. Данный факт не может устраивать субъектов ЖКХ, так как это главным образом отражается на своевременности ремонтных работ, оперативном принятии решений, распределении средств, качестве предоставляемых услуг. В настоящий момент крупные компании, которые специализированно подходят к вопросу управления ЖКХ активно развивают системы и методики, позволяющие оперативно управлять сложной структурой жилищно-коммунального комплекса, которая базируется на основе информационного обеспечения. Однако даже данные информационные системы в настоящее время теряют свою актуальность, так как информационно-технологический прогресс ограничивается лишь учетом данных и мониторингом объектов ЖКХ, база данных, которая составляется оператором. Весь потенциал информационных технологий в Российской Федерации на данном этапе развития ЖКХ ограничен только сбором данных, обработкой и мониторингом объектов ЖКХ. В настоящий момент, по мнению руководителя региональных проектов ЗАО «Первая городская управляющая компания» Б.К. Кичкина, можно сделать вывод о том, что тенденция управления коммунальным хозяйством Российской Федерации окончательно сформировалась. И главной задачей на сегодняшний день является повышение качества предоставляемых ЖКУ населению. На данном этапе развития ЖКХ в качестве инновационного аспекта необходимо рассмотреть и уделить особое внимание автоматизации управленческих процессов. ЗАО «Первая городская управляющая компания» с 2011 года ведет разработку собственной системы автоматизации и диспетчеризации управленческого процесса. Именно автоматизированный сбор данных по управляющим компаниям, находящийся в холдинге организации, позволяет дать адекватную оценку качеству предоставляемых услуг населению, выявить наиболее аварийные участки, изучить мобильность в устранении обращений граждан. В компании разработан и введен термин «медицинская карта дома». С данной терминологией стоит согласиться, так как комплексная информационная система «ЖКХ-регион» позволяет оценить уровень «здоровья» конкретного многоквартирного дома и впоследствии выстроить стратегию «лечения», то есть устранения основных проблем. 21- 22 марта 2018 г. Брянск 134 Создание интеллектуальных информационных систем (ИИС) возможно дедуктивными и индуктивными методами.[1] Зарубежные компании, например американская группа BISCв университете Беркли занимается успешной реализацией дедуктивного подхода, тем самым, прибегая к нечеткой логике. В Российской Федерации чаще применяется наоборот - индуктивный подход при принятии управленческих решений. Если в крупных компаниях используются специально разработанные программы, то в начинающих компаниях, осуществляющих свою деятельность на рынке ЖКХ, наблюдаются затруднения при обработке большого количества информации, качество которой не соответствует действительному положению дел, что вызывает противоречия и обуславливает необходимость создания современного инструментария, который окажет существенную поддержку руководству при принятии управленческих решений. При формировании управленческого инструментария необходимо учитывать использование экономико-математических методов, аппарат информационных технологий, методы планирования, нормативно- правовую базу, что вызывает ступор в компаниях при поставленной задаче по оптимизации производственного процесса и тормозит инновационный процесс в целом. Даже в рабочих проектах компаний создать интеллектуальную информационную систему удается не полностью реализовать в полной мере, так как прогнозирование имеет расплывчатое понятие, а на принятие управленческого решения влияет человеческий фактор. Исходя из этого, необходимо автоматизировать систему управления и процессы анализа результатов, а также подготовки результатов прогнозов и прогнозных моделей. С помощью такой системы можно не только представить финансовый план на будущий период, но и оценить конструктивные элементы объектов, реальный физический износ, получить общую картину необходимости осуществления выявленных отклонений от нормативных значений и получить ясное представление о том, какие последствия могут возникнуть при принятии того или иного решения. При принятии управленческих решений с помощью искусственного интеллекта Е.А. Энгель делает акцент на постановке задачи, которая может быть представлена следующей схемой: �{Y}, Ф� → Y ∗ ; (1), (1) где {Y} – множество альтернатив; Ф – вариация, устанавливающая предпочтительность для множества альтернатив.[2] Ссылаясь на данную схему и исследования, проводимые российскими Вызовы цифровой экономики: условия, ключевые институты, инфраструктура 135 и зарубежными вузами, стоит отметить, что в настоящий момент существует целесообразность использовать модифицированную нечеткую логику с применением индуктивного подхода для моделирования систем поддержки принятия управленческих решений. В качестве прикладного решения для оценки контроля и состояния объектов, зданий и сооружений, а также осуществления планирования сроков по капитальному ремонту Н.М. Юдина рассматривает конфигурацию на платформе «1С: Предприятие 8.3.».[3] Основным условием работы данного предложения выступают составление собственных справочников, документов и методов обработки реализации механизмов анализа данных. Среди положительных сторон применения интерфейса на базе 1С можно выделить возможность работы персонала, не имеющего особых навыков в сфере информационных технологий в целом, но имеющего навыки работы в программе «1С: Предприятие 8.3.».[4] Это сводит к минимуму ошибки и просчеты в оформлении документооборота, что позволяет повысить качество и оперативность принимаемых управленческих решений. ИИС представляет собой в данном случае экспертную систему и три системы поддержки принятия решений, которая последовательно взаимосвязана. Рисунок 1 – Взаимосвязь интеллектуальных систем при принятии решений в сфере ЖКХ Экспертная система имеет механизм, основанный на правилах, позволяющих дать оценку технического состояния жилого фонда по каждому элементу. Правила прописываются экспертом в области эксплуатации жилого фонда по средствам выездной проверки и формирования критериев и оценки текущего состояния исследуемого объекта. Система поддержки принятия решений строится на основе алгоритма типа: «Если …(условие), то…(действие)», сводя принцип интеллектуальной системы до обычной базовой алгоритмической структуры. На заключительном этапе проводятся экспертные оценки с помощью методов непараметрической ранговой корреляции, которая используется в 21- 22 марта 2018 г. Брянск 136 целях статистического изучения связей между явлениями. Необходимо определить фактическую степень параллелизма между количественными рядами по формуле: P = 1 - 6 х ∑(𝐷𝐷 2 ) 𝑛𝑛 х (𝑛𝑛 2 −1) ; (2) где n –это количество ранжируемых признаков; D - разность между рангами по двум переменным для каждого испытуемого.[5] Программа требует индивидуальную разработку ИИС, которая представляется в виде следующих методов: - экспертных оценок и корректировок разногласий экспертов; - синтез опытного и нормативного оценивания состояния исследуемого объекта; - алгоритмизации автоматической генерации оптимального комплекса работ при условии результатов анализа; - экономико-математического инструментария. Однако при таком подходе можно получить ошибочные результаты, связанные с человеческим фактором, который может существенно повлиять при заблуждениях эксперта. Исходя из условий формул (1) и (2), математически представим степень допущения максимальной ошибки модели, которая определяется по формуле: 𝐸𝐸 𝑅𝑅 𝑥𝑥 = 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑥𝑥 ⃦ 𝑌𝑌 𝑅𝑅 𝑥𝑥 ′ − 𝑌𝑌 𝑥𝑥 ⃦ , (3) где 𝐸𝐸 𝑅𝑅 𝑥𝑥 – максимальная ошибка модели. Одной из основных задач является определение цены допущения максимальной ошибки, применяемой модели. Необходимо получить четкий прогноз относительно вопроса количественных и качественных потерь, как в краткосрочном, так и в долгосрочном периоде. Для этого необходимо создать универсальную инновационную модель, которая позволит предотвратить наступления негативных последствий в период управления жилищно-коммунальным хозяйством. Представим основные проблемы имеющихся моделей: - ручное управление; - ручное определение возможности наступления того или иного риска, ограничение вариативности наступления событий; - высокий уровень ошибочности экспертных оценок. Оптимальным решением в таком случае должно быть: - автоматизация управления; Вызовы цифровой экономики: условия, ключевые институты, инфраструктура 137 - автоматическое определение наступления рисковых ситуаций в свободном пространстве; - снижение влияния экспертов на оценку в связи с высокой долей присутствия человеческого фактора. Так как большинство управляющих компаний используют программу «1С: Предприятие», то в таком случае идеальным вариантом будет являться разработка конфигурации, или собственной программы, закрепленной на базе поисковой строки браузера. Такое соотношение позволит оптимально сформировать общую картину, отражающую информационное представление о возможном наступлении событий и увидеть изменение баланса управляющей компании на определенную дату, исходя из множества рисков. Исходя из этого количество ранжируемых признаков из формулы (2) должно стремиться к бесконечности (2.1.). n →∞ (2.1) (4) Однако в связи с тем, что международная интернет-сеть имеет достаточно большой объем всевозможной информации, то условия (n →∞) не возможно достичь. Решением является автоматическое прогнозирование и автоматическая оптимизация исходя из множества признаков, но без участия специалистов. Пользователь может только определять частоту отбора. Но даже в этом случае существует возможность допущения ошибки. Функционирование системы прогнозирования эффективности принятых управленческих решений ЖКХ должно проходить по следующему сценарию: пользователь, в данном случае – менеджер или руководитель управляющей компании, использует стандартную функцию алгоритма типа: «Если …(условие), то…(действие)», в свободной форме задавая интересующий вопрос. В результате чего происходит автоматический сбор данных из всевозможных интернет источников, которые обрабатываются автоматически и формируют возможность наступления тех или иных событий. В конечном итоге совместно с подключенной конфигурацией программы «1С: Предприятие», можно получить данные, удовлетворяющие условиям запроса «Если …(условие), то…(действие)», а также рекомендации для принятия управленческих решений. При таких условиях также рассматривается алгоритм решения оптимизационной задачи линейного программирования путем использования «симплекс-метода». Оптимизация должна предоставлять варианты решения потребителю, при которых произойдут минимальные потери ресурсов. Модель прогнозирования эффективности принятых управленческих решений ЖКХ должна базироваться: - на автоматических оценках по качественным и количественным признакам; 21- 22 марта 2018 г. Брянск 138 - на синтезе опытных и нормативных оценках, подходящих под алгоритм для внесения конструктивных элементов в модель;[6] - на автоматической генерации и анализе результатов мониторинга; - на базе экономико-математического инструментария, содержащего нормативно-правовую базу при принятии решений.[7] модель прогнозирования эффективности принятых управленческих решений ЖКХ можно представить на рисунке 2 следующим образом: Рисунок 2 – Модель прогнозирования эффективности принятых управленческих решений ЖКХ Такой алгоритм позволяет на практике решить следующие задачи: - создать информационное обеспечение в эксплуатации зданий, сооружений; - повысить оценку контроля и оценить техническое состояние зданий, сооружений; - провести рациональное распределение денежных средств управляющей компании; - сформировать мероприятия и оценить стоимость работ для восстановления зданий и сооружений согласно установленным нормативам; - сформировать очередность проведения ремонтных работ, оптимизировать вызов специалистов для устранения аварий и проведения плановых работ согласно количественным и качественным признакам. Вызовы цифровой экономики: условия, ключевые институты, инфраструктура 139 Таким образом, модель прогнозирования эффективности принятых управленческих решений ЖКХ может быть использована управляющим компаниями не только для упрощенного ведения хозяйственной деятельности, но и скоординировать действия высшего менеджмента, тем самым уменьшая риск наступления неблагоприятных событий и уменьшить вероятность ошибок человеческого фактора. |